Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah FIFO
Jafar, Rhaishudin Rumandan
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Model Prediksi Penyakit Jantung Menggunakan Adaptive Boosting, Gradient Boosting, dan Extreme Gradient Boosting Sah, Andrian; Niesa, Chaeroen; Jafar, Rhaishudin Rumandan; Muharrom, Muhammad
Jurnal Ilmiah FIFO Vol 17, No 1 (2025)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/fifo.2025.v17i1.006

Abstract

Deteksi dini penyakit jantung merupakan langkah penting untuk meningkatkan kualitas diagnosis dan perawatan pasien. Namun, metode prediksi manual yang sering digunakan tenaga medis memiliki keterbatasan dalam efisiensi waktu, akurasi, dan kemampuan menangani volume data yang besar. Dalam bidang kecerdasan buatan, algoritma machine learning seperti Adaptive Boosting (AdaBoost), Gradient Boosting, dan Extreme Gradient Boosting (XGBoost) menawarkan potensi untuk meningkatkan akurasi prediksi, terutama dalam mengatasi tantangan pada dataset kecil yang sering mengalami ketidakseimbangan kelas dan risiko overfitting. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja ketiga algoritma boosting tersebut dalam memprediksi penyakit jantung. Hasil penelitian menunjukkan bahwa XGBoost memberikan performa terbaik dengan akurasi sebesar 84.78% dan ROC-AUC 0.9410, menjadikannya algoritma paling efektif dalam menangani pola data yang kompleks. Gradient Boosting menjadi model paling efisien dengan waktu pelatihan tercepat, yaitu 0.3655 detik, dengan akurasi dan ROC-AUC yang kompetitif. Sementara itu, AdaBoost menunjukkan kelemahan dalam menangani ketidakseimbangan kelas tetapi tetap memberikan hasil yang baik untuk kelas mayoritas. Berdasarkan evaluasi precision, recall, dan F1-score, XGBoost direkomendasikan untuk aplikasi prediksi penyakit jantung, terutama dalam situasi yang memerlukan akurasi tinggi, sedangkan Gradient Boosting cocok untuk kebutuhan real-time.
Co-Authors Muhammad Muharrom Niesa, Chaeroen Sah, Andrian